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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
SS, MSS
(共催)
2022-01-12
11:35
長崎 長崎県建設総合会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
プロセスマイニングを応用した大容量交通流のMesoscopicモデル化手法
上原健嗣平石邦彦北陸先端大MSS2021-51 SS2021-38
計算機性能の向上やカメラ・GNSS等のセンサー技術の普及に伴い,高精度かつ高頻度な交通流データが容易に利用できるようにな... [more] MSS2021-51 SS2021-38
pp.112-117
RISING
(第三種研究会)
2021-11-16
09:30
東京 東京都内+EventIn
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ネットワークスライスの帯域制御を実現するtrTCMに基づくトラヒック制御機能のP4による実装
大島文也橘 拓至福井大
通信ネットワークのサービス品質(QoS)を制御するために,two rate Three Color Marker (tr... [more]
RISING
(第三種研究会)
2021-11-17
09:00
東京 東京都内+EventIn
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ネットワーク装置のトラヒックパターンにもとづくキャンパスネットワーク挙動の推定
中西裕哉阿多信吾阪市大
昨今の ICT 化、とりわけ大学においては遠隔授業等の教育の ICT 化および BYOD (Bring Your Own... [more]
MIKA
(第三種研究会)
2021-10-29
10:30
沖縄 沖縄県市町村自治会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ポスター講演]IoT向け無線通信ネットワークの輻輳制御方式に関する一検討
茂木雄斗伊藤暢彦大田健紘平栗健史日本工大)・山本 幹関西大)・吉野秀明日本工大
モノのインターネットIoTの普及・進展に伴い, センサデータの時空間的集中によりIoTシステムの過負荷による輻輳が今後重... [more]
AP 2021-10-07
14:25
ONLINE オンライン開催 [ポスター講演]ミリ波FM-CWレーダを用いた交通監視システムにおける複数ターゲットの分離識別に関する検討
鈴木壱歩山田寛喜新潟大AP2021-84
近年,ミリ波レーダを用いた交通監視システムが注目を集めており,レーダと機械学習を用いたターゲットの識別に関する研究が盛ん... [more] AP2021-84
pp.64-67
IN, NS, CS, NV
(併催)
2021-09-09
13:30
ONLINE オンライン開催 基幹ネットワークにおける拡張可能な端末識別のためのリアルタイム処理アーキテクチャ
林 航平阪市大)・土江康太中村信之八百健嗣OKI)・阿多信吾阪市大IN2021-14
近年、IoT機器の普及に伴いそれらのデータトラヒックが増大している。大規模な管理ドメインにおいて安全にネットワークを構成... [more] IN2021-14
pp.13-18
ICM 2021-03-19
10:50
ONLINE オンライン開催 [奨励講演]逐次蓄積型学習ベース異常検知における学習データの効用
深澤那月吉田直樹阿多信吾岡 育生阪市大ICM2020-69
学習にもとづくネットワークベース侵入検知システム (Network-based Intrusion Detection ... [more] ICM2020-69
pp.52-57
LOIS 2021-03-04
14:15
ONLINE オンライン開催 オンデマンド型動画配信システムの配信性能の検証
清水健一檜垣泰彦藤本茂雄須貝康雄千葉大LOIS2020-50
筆者らが開発したオンデマンド型授業動画配信システムについてCOVID-19パン
デミックにより環境が急変したこの1年に... [more]
LOIS2020-50
pp.18-23
SIS 2021-03-05
10:00
ONLINE オンライン開催 ガウス過程を用いたNWトラフィック変動の予測
オウ イト仲地孝之NTTSIS2020-54
IoT 時代といわれ多くの情報が流通する中で、ネットワークのトラフィック特性は非常に動的になっている。そのような背景の中... [more] SIS2020-54
pp.103-108
PRMU, IPSJ-CVIM
(連催)
2021-03-05
15:40
ONLINE オンライン開催 360°画像を用いた交差点での交通事故予測の試み
田中大揮相澤清晴東大PRMU2020-97
本研究では,深層学習を用いて交通事故予測問題を解く取り組みを行った.交通事故は様々な要因が複雑に組み合わさって発生する事... [more] PRMU2020-97
pp.158-163
CQ, CBE
(併催)
2021-01-20
16:05
ONLINE オンライン開催 [招待講演]機械学習による通信データ生成へのアプローチ
渡部康平長岡技科大CQ2020-71
通信ネットワークやその上で動作するプロトコル,アプリケーションを評価する場合,実データを利用した実験やシミュレーションを... [more] CQ2020-71
p.57
IA, IN
(併催)
2020-12-15
11:40
ONLINE オンライン開催 Meta-Learningを用いたアプリケーション識別手法の検討
飛山 駿胡 博神谷和憲NTT)・高橋健司NTT Ltd.IN2020-40
インターネットの急速な発展に伴い,動画配信やソーシャルネットワーキング,web会議サービスなど多種多様なWebアプリ... [more] IN2020-40
pp.43-48
LOIS, EMM, IE
(共催)
IEE-CMN, ITE-ME, IPSJ-AVM
(共催)
(連催) [詳細]
2020-09-01
16:55
ONLINE オンライン開催(FIT2020と併催) eラーニングを指向したMoodle動画配信システムの設計
清水健一檜垣泰彦藤本茂雄須貝康雄千葉大LOIS2020-7 IE2020-19 EMM2020-31
千葉大学ではeラーニングシステムであるMoodle上で利用可能な動画配信システムの設計開発を行った.システムはAES暗号... [more] LOIS2020-7 IE2020-19 EMM2020-31
pp.13-18
ICM 2020-07-17
09:25
ONLINE オンライン開催 暗号化されたWebサービス推定のためのFew-shot Learningにおけるラベル付与法に関する検討
吉田祥太・○江口 優塩本公平東京都市大ICM2020-14
増大する通信トラヒックに対して,通信トラヒックの監視、制御は非常に重要である.しかしながら,近年の暗号化の標準化が進んで... [more] ICM2020-14
pp.37-42
ICM 2020-03-03
10:00
沖縄 大濱信泉記念館(石垣島)
(開催中止,技報発行あり)
通信トラヒックを活用した学習ベースの異常検知における学習データの自動蓄積
深澤那月吉田直樹阿多信吾岡 育生阪市大ICM2019-50
近年の情報インフラの高度化,多様化により,ネットワークセキュリティの重要性がますます増加してい
る.ネットワークセキュ... [more]
ICM2019-50
pp.49-54
ICM 2020-03-03
16:40
沖縄 大濱信泉記念館(石垣島)
(開催中止,技報発行あり)
SDNの特徴を利用した動的トラヒックシェーピング方式
海老根康太山内遼太郎・○栗林伸一成蹊大ICM2019-66
従来のトラヒックシェーピングは、ネットワーク毎でかつ混雑している部分のみを考慮して実施されることが多く、必要時に最適な位... [more] ICM2019-66
pp.141-146
LOIS, ICM
(共催)
2020-01-10
11:25
長崎 アルカスSASEBO(佐世保市) [奨励講演]P2PTV単位トラヒック分類における2段階クラスタリング方式とその評価
大岡里奈三好 匠山崎 託芝浦工大ICM2019-39 LOIS2019-54
ユーザ端末(ピア)間で直接通信するP2P(Peer-to-peer)方式を利用した映像配信サービス(P2PTV)が注目を... [more] ICM2019-39 LOIS2019-54
pp.51-56
SSS 2019-12-17
16:25
東京 機械振興会館 [奨励講演]交通事故統計原票を用いた事故発生状況の分析
藤田郁弥新潟大SSS2019-27
警視庁の発表によれば,1日当たり平均10人近くの人が交通事故により亡くなっている.
交通事故を未然に防ぐには,交通事故... [more]
SSS2019-27
pp.19-22
RISING
(第二種研究会)
2019-11-27
13:55
東京 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター [ポスター講演]単位トラヒックパターンを用いたP2PTVトラヒックの表現手法
大岡里奈三好 匠山崎 託芝浦工大
P2P方式の映像配信サービス(P2PTV)では,ピア間でデータ通信を行うため,映像配信サーバの負荷を低減することが可能で... [more]
NS, ICM, CQ, NV
(併催)
2019-11-21
10:45
兵庫 神戸大学 六甲台第2キャンパス 深層学習を用いたネットワークトラヒック予測における属性情報の有用性の検討
徳山雄丈福島行信樽谷優弥横平徳美岡山大NS2019-122
ネットワーク事業者が設備投資やトラヒックエンジニアリングを適切に実施するためには,将来のトラヒック量を極力正確に予測する... [more] NS2019-122
pp.13-18
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